주요 AI 모델의 비교 분석 : Openaai의 Google Gemini 2.0, Deepseek R2 및 GPT-4.5

지능형 기계의 부상

우리는 인공 지능 분야 (AI)에서 전례없는 진보의 시대에 있습니다. LLM (Large Voice Models)의 개발은 최근 몇 년 동안 많은 전문가와 관찰자들을 놀라게하는 속도에 도달했습니다. 이 고도로 개발 된 AI 시스템은 더 이상 전문 애플리케이션을위한 도구가 아닙니다. 그들은 우리 삶의 점점 더 많은 영역에 침투하고 우리가 일하는 방식을 바꾸고, 의사 소통하고, 우리 주변의 세상을 이해합니다.

이 기술 혁명의 최상위에는 전문 세계와 그 너머의 저어를 일으키는 세 가지 모델이 있습니다. Gemini 2.0 Google Deepmind의 Gemini 2.0, Deepseek AI의 Deepseek 및 Openaai의 GPT-4.5. 이 모델은 AI 연구 개발에서 현재의 최신 상태를 나타냅니다. 그들은 자연 언어 처리에서 컴퓨터 코드 생성, 복잡한 논리적 사고 및 창의적인 컨텐츠 제작에 이르기까지 다양한 분야에서 인상적인 기술을 보여줍니다.

이 보고서는 각각의 강점, 약점 및 응용 분야를 자세히 조사하기 위해이 세 가지 모델을 포괄적이고 비교 분석합니다. 목표는 이러한 최첨단 AI 시스템의 차이점과 유사성에 대한 깊은 이해를 창출하고 귀하의 잠재력과 한계를 평가하기위한 정보에 근거한 근거를 제공하는 것입니다. 우리는 기술 사양 및 성능 데이터뿐만 아니라 이러한 모델을 형성 한 개발자의 기본 철학적 및 전략적 접근 방식을 조사 할 것입니다.

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AI 경쟁의 역학 : 자이언츠의 3 방향 전투

AI 분야에서 지배적 인 경쟁은 강렬하며 몇몇 영향력있는 배우들에 의해 지배되고 있습니다. Google Deepmind, DeepSeek AI 및 OpenAi는 단순한 기술 회사가 아닙니다. 그들은 또한 AI 혁신의 가장 큰 전선에있는 연구 기관이기도합니다. 귀하의 모델은 제품뿐만 아니라 AI의 미래와 사회의 역할에서 각각의 비전을 나타냅니다.

Google Deepmind는 연구에 깊은 뿌리와 엄청난 컴퓨팅 능력을 갖춘 Gemini 2.0을 따라 다목적 성과 다중 분위기의 접근 방식을 따릅니다. 이 회사는 실제 세계에서 복잡한 작업에 대처하고 다양한 유형의 정보 (텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)를 완벽하게 처리하고 생성 할 수있는 지능형 에이전트에서 AI의 미래를보고 있습니다.

중국에 본사를 둔 신흥 회사 인 Deepseek AI는 Deepseek과 함께 그 자체로 이름을 만들었습니다. Deepseek은 놀라운 효율성, 강력한 상환 기술 및 오픈 소스에 대한 헌신이 특징입니다. DeepSeek은 AI 시장에서 도전자로 자리 매김하며,이 시장에서는 기존 자이언츠 모델에 대한 강력하고 접근 가능한 대안을 제공합니다.

Chatgpt와 GPT 모델 패밀리로 알려진 Openaai는 GPT-4.5와 대화식 AI 개발에 이정표를 다시 설정했습니다. OpenAi는 지능적 일뿐 만 아니라 직관적이며 공감하며 더 깊은 수준의 사람들과 상호 작용할 수있는 모델을 만드는 데 중점을 둡니다. gpt-4.5는이 비전을 구현하고 인간-기계 통신에서 가능한 것의 한계를 움직이는 것을 목표로합니다.

Gemini 2.0 : 에이전트의 AI 모델 가족

Gemini 2.0은 단일 모델 일뿐 만 아니라 Google DeepMind가 현대 AI 생태계의 다양한 요구 사항을 충족시키기 위해 개발 한 AI 시스템의 전체 가족입니다. 이 패밀리에는 다양한 변형이 포함되어 있으며 각각의 응용 프로그램 및 성능 요구 사항에 맞게 조정됩니다.

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최근 개발 및 공지 사항 (2025 년 3 월 현재) : Gemini 가족이 성장하고 있습니다.

2025 년에 Google Deepmind는 Gemini 2.0 가족의 새로운 구성원을 지속적으로 발표하여 AI 시장에서 야심을 강조했습니다. 특히 주목할만한 것은 Gemini 2.0 Flash 및 Gemini 2.0 Flash-Lite의 일반적인 가용성으로, 개발자에게 강력하고 비용 효율적인 옵션으로 배치됩니다.

Gemini 2.0 Flash 자신은 Google을 "작업 동물"모델로 설명합니다. 이 이름은 속도, 신뢰성 및 다양성 측면에서 강점을 나타냅니다. 대기 시간이 낮은 고성능을 제공하도록 설계되었으므로 다음과 같은 빠른 응답 시간이 결정적인 응용 분야에 이상적입니다. B. 챗봇, 실시간 번역 또는 대화식 응용 프로그램.

반면에 Gemini 2.0 Flash-Lite는 최대 비용 효율성을 목표로합니다. 이 모델은 처리량이 높은 응용 프로그램에 최적화되어 요청 당 운영 비용이 낮습니다. B. 텍스트 데이터의 대량 처리, 자동 콘텐츠 중재 또는 자원 제한 환경에서 AI 서비스 제공.

Google은 이러한 일반적으로 사용 가능한 모델 외에도 Gemini 2.0 Pro 및 Gemini 2.0 Flash 사고 실험과 같은 실험 버전을 발표했습니다. 이 모델은 여전히 ​​개발 중이며 AI 연구에서 가능한 한계를 탐색하고 초기 단계에서 개발자와 연구원으로부터 피드백을 얻는 역할을합니다.

Gemini 2.0 Pro는 특히 코딩 및 세계 지식 분야에서 가족의 가장 강력한 모델로 강조됩니다. 놀라운 기능은 2 백만 개의 토큰의 매우 긴 컨텍스트 창입니다. 이것은 Gemini 2.0 Pro가 매우 많은 양의 텍스트를 처리하고 복잡한 관계에 대한 깊은 이해가 필요한 작업에 이상적인 것을 이해할 수 있음을 의미합니다. B. 광범위한 문서 분석, 복잡한 질문에 답하거나 대규모 소프트웨어 프로젝트를위한 코드 생성.

반면에 Gemini 2.0 플래시 사고 실험은 추론 기술을 향상시키는 데 중점을 둡니다. 이 모델은 성능을 향상시키고 AI 결정의 설명 성을 높이기 위해 사고 과정을 명시 적으로 제시 할 수 있습니다. 이 기능은 AI 결정의 투명성과 추적 성이 다음과 같이 매우 중요한 적용 영역에서 특히 중요합니다. B. 의학, 금융 또는 법률에서.

Gemini 2.0의 최근 개발의 또 다른 중요한 측면은 Gemini 1.X 시리즈의 이전 모델과 Google의 Palm 및 Codey 모델의 설정입니다. 이 회사는 이러한 이전 모델의 사용자가 서비스 중단을 피하기 위해 Gemini 2.0 플래시로 마이그레이션 할 것을 강력히 권장합니다. 이 법안은 Google이 Gemini 2.0 Generation의 아키텍처 및 성능의 발전을 확신하고 AI 서비스의 미래 플랫폼으로 배치하려고합니다.

Gemini 2.0 플래시의 글로벌 범위는 40 개가 넘는 언어와 230 개국 및 지역의 Gemini 웹 응용 프로그램을 통한 가용성에 의해 강조됩니다. 이는 고급 AI 기술에 대한 접근을 민주화하려는 Google의 약속과 전 세계 사람들이 접근 할 수 있고 사용할 수있는 AI에 대한 비전에 의해 보여집니다.

건축 개요 및 기술 기초 : 다중 모드 및 에이전트 기능 중심

Gemini 2.0 가족은 "에이전트 연령"을 위해 처음부터 설계되었습니다. 이는 모델이 텍스트를 이해하고 생성하도록 설계되었을뿐만 아니라 실제 세계와 상호 작용하고 도구를 사용하여 이미지를 생성하고 생성하고 생성 할 수 있음을 의미합니다. 이러한 멀티 모드 기술과 에이전트 기능은 미래의 AI 응용 프로그램의 요구에 중점을 둔 건축 중심의 결과입니다.

Gemini 2.0의 다른 변형은 광범위한 응용 분야를 다루기 위해 다른 초점을 맞이합니다. Gemini 2.0 Flash는 대기 시간이 낮은 다목적 모델로 설계되었으며 광범위한 작업에 적합합니다. 반면에 Gemini 2.0 Pro는 코딩, 세계 지식 및 긴 상황을 전문으로하며 이러한 영역에서 가장 높은 성능이 필요한 사용자를 대상으로합니다. Gemini 2.0 Flash-Lite는 비용 최적화 된 응용 프로그램을위한 것이며 성과와 경제 사이의 균형을 제공합니다. Gemini 2.0 플래시 사고 실험은 마침내 개선 된 추론 기술을 목표로하고 AI 모델의 논리적 사고 과정을 개선하는 새로운 방법을 연구합니다.

Gemini 2.0 아키텍처의 중심 특징은 멀티 모달 입력의 지원입니다. 모델은 텍스트, 코드, 이미지, 오디오 및 비디오를 입력으로 처리 할 수 ​​있으므로 다른 감각 양식의 정보를 통합 할 수 있습니다. 출력은 또한 멀티 모달을 수행 할 수 있으며, 이로 인해 Gemini 2.0은 텍스트, 이미지 및 오디오를 생성 할 수 있습니다. 일부 출력 양식 B. 비디오는 현재 개인 미리보기 단계에 있으며 일반적으로 향후에 사용할 수있을 것입니다.

Gemini 2.0의 인상적인 성능은 Google의 특수 하드웨어에 대한 투자 때문입니다. 이 회사는 AI 계산의 가속을 위해 특별히 개발 된 자체 Trillium TPU (텐서 처리 장치)에 의존합니다. 이 맞춤형 하드웨어를 통해 Google은 AI 모델을보다 효율적으로 교육하고 운영 할 수 있으므로 AI 시장에서 경쟁 우위를 확보 할 수 있습니다.

gemini 2.0의 다중 분비물에 대한 건축 방향과 실제 세계와 상호 작용할 수있는 AI 에이전트의 가능성은 다른 AI 모델과 비교할 때 필수적인 차별화 기능입니다. Gemini 2.0 제품군 내에 다른 변형이 존재하면 Google이 특정 성능 또는 비용 요구 사항에 유연하게 모델을 조정할 수있는 모듈 식 접근법을 나타냅니다. 자신의 하드웨어를 사용하면 AI 인프라의 추가 개발에 대한 Google의 장기적인 약속과 AI 시대에 주도적 인 역할을 수행하기로 한 결정이 강조됩니다.

교육 데이터 : 범위, 출처 및 학습 기술

Gemini 2.0에 대한 교육 데이터의 정확한 범위와 구성에 대한 자세한 정보는 일반인에게 공개되지 않지만, 대규모 데이터 레코드에 대해 교육을받은 모델의 기술에서 파생 될 수 있습니다. 이 데이터 레코드에는 이미지, 오디오 및 비디오가 포함 된 2.0 버전의 멀티 모달 데이터뿐만 아니라 테라 바이트 또는 텍스트 및 코드 데이터의 페타 바이트가 포함될 수 있습니다.

Google은 인터넷의 전체 스펙트럼, 디지털 책, 과학 간행물, 뉴스 기사, 소셜 미디어 기여 및 수많은 기타 출처에서 나오는 귀중한 데이터 보물을 보유하고 있습니다. 이 엄청난 양의 데이터는 Google AI 모델을 교육하기위한 기초를 형성합니다. Google은 정교한 방법을 사용하여 교육 데이터의 품질과 관련성을 보장하고 잠재적 인 왜곡 또는 원치 않는 콘텐츠를 필터링하기 위해 가정 할 수 있습니다.

Gemini 2.0의 멀티 모드 기술은 이미지, 오디오 및 비디오 데이터를 교육 프로세스에 포함시켜야합니다. 이 데이터는 아마도 공개적으로 사용 가능한 이미지 데이터베이스, 오디오 아카이브, 비디오 플랫폼 및 Google의 독점 데이터 레코드를 포함한 다양한 소스에서 비롯 될 수 있습니다. 멀티 모달 데이터 수집 및 처리의 과제는 다양한 데이터 모드를 현명하게 통합하고 모델이 이들 간의 연결과 관계를 학습 할 수 있도록하는 것입니다.

Gemini 2.0과 같은 대형 음성 모델의 교육 프로세스는 매우 계산되었으며 강력한 슈퍼 컴퓨터 및 전문 AI 하드웨어를 사용해야합니다. 모델에 교육 데이터가 반복적으로 공급되고 그 매개 변수가 원하는 작업을 수행 할 수 있도록 반복 프로세스입니다. 이 프로세스는 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있으며 기본 알고리즘과 기계 학습의 미묘함에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

가장 중요한 기술과 다양한 응용 프로그램 : gemini 2.0 행동

Gemini 2.0 Flash, Pro 및 Flash-Lite는 다양한 산업 및 영역의 다양한 응용 프로그램에 적합한 인상적인 기술을 제공합니다. 가장 중요한 기능은 다음과 같습니다.

멀티 모달 삽입 및 출력

텍스트, 코드, 이미지, 이미지, 오디오 및 비디오를 처리하고 생성하는 기능을 처리하고 생성하면 인간-기계 상호 작용 및 멀티 모달 컨텐츠 생성을위한 새로운 기회가 열립니다.

도구 사용

Gemini 2.0은 외부 도구와 API를 사용하여 정보에 액세스하고 작업을 수행하며 복잡한 작업을 관리 할 수 ​​있습니다. 이를 통해 모델은 자체 기술을 넘어 동적 환경에 적응할 수 있습니다.

긴 맥락 창

특히, 2 백만 개의 토큰 컨텍스트 창을 가진 Gemini 2.0 Pro는 매우 긴 텍스트를 처리하고 이해하고 광범위한 문서 분석 또는 긴 대화의 요약과 같은 작업을 이해할 수 있습니다.

개선 된 추론

실험 버전 Gemini 2.0 플래시 사고 실험은 모델의 논리적 사고 과정을 개선하고보다 복잡한 문제를 해결하고 합리적인 결정을 내릴 수 있도록하는 것을 목표로합니다.

코딩

Gemini 2.0 Pro는 코딩에서 특히 강력하며 다양한 프로그래밍 언어로 고품질 코드를 생성하고 코드에서 오류를 인식 및 수정하여 소프트웨어 개발에서 지원할 수 있습니다.

기능 호출

기능을 호출하는 기능을 통해 Gemini 2.0은 다른 시스템 및 응용 프로그램과 상호 작용하고 복잡한 작업 프로세스를 자동화 할 수 있습니다.

Gemini 2.0의 잠재적 응용 프로그램은 거의 무한합니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

내용 생성

다양한 형식과 스타일의 텍스트, 기사, 블로그 게시물, 스크립트,시, 음악 및 기타 창의적인 콘텐츠 생성.

오토메이션

일상적인 작업, 데이터 분석, 프로세스 최적화, 고객 서비스 및 기타 비즈니스 프로세스의 자동화.

코딩 지원

CodeGenization, 오류 수정, 코드 문서 및 새로운 프로그래밍 언어 학습에서 소프트웨어 개발자의 지원.

뷰 파인더 경험이 향상되었습니다

기존 키워드 검색을 넘어서서 사용자가 복잡한 질문에 대답하고 정보에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있도록 도와주는보다 지능적이고 상황에 맞는 검색 결과.

비즈니스 및 기업 응용 프로그램

효율성, 의사 결정 및 고객 만족도를 향상시키기 위해 마케팅, 영업, 인적 자원, 금융, 법률 및 건강 관리와 같은 분야에서 사용됩니다.

Gemini 2.0 : 일상 생활과 일을위한 변형 AI 요원

Universal AI Assistant의 미래 기술을 연구하는 Project Astra와 브라우저 자동화를위한 프로토 타입 인 Project Mariner와 같은 특정 프로젝트는 Gemini 2.0의 실제 가능한 사용을 보여줍니다. 이 프로젝트는 Google이 Gemini 기술을 개별 작업을위한 도구 일뿐 만 아니라 일상 생활과 전문 활동에서 사람들을 지원할 수있는 광범위한 AI 솔루션의 개발을위한 기초로보고 있음을 보여줍니다.

Gemini 2.0 모델 패밀리의 다양성은 일반적인 응용 프로그램에서 코딩 및 복잡한 추론과 같은 전문 분야에 이르기까지 광범위한 작업에서 사용할 수 있습니다. 에이전트 기능에 중점을 둔 것은 명령에 반응 할뿐만 아니라 독립적으로 행동하고 문제를 해결할 수있는보다 적극적이고 유용한 AI 시스템에 대한 경향을 나타냅니다.

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사용자 및 개발자를위한 가용성 및 접근성 : 모든 사람을위한 AI

Google은 개발자와 최종 사용자 모두가 Gemini 2.0에 액세스 할 수 있도록 적극적으로 노력하고 있습니다. Gemini 2.0 Flash 및 Flash-Lite는 Google AI Studio 및 Vertex AI의 Gemini API를 통해 제공됩니다. Google AI Studio는 개발자가 Gemini 2.0을 실험하고 프로토 타입을 만들고 AI 응용 프로그램을 개발할 수있는 웹 기반 개발 환경입니다. Vertex AI는 AI 모델의 교육, 제공 및 관리를위한 포괄적 인 도구 및 서비스를 제공하는 Google의 클라우드 플랫폼입니다.

실험 버전 Gemini 2.0 Pro는 Vertex AI에서도 액세스 할 수 있지만 모델의 최신 기능과 가능성을 탐색하려는 고급 사용자 및 연구원을 목표로합니다.

채팅에 최적화 된 Gemini 2.0 플래시 실험 버전은 Gemini 웹 응용 프로그램 및 모바일 앱에서 제공됩니다. 이를 통해 최종 사용자는 대화 맥락에서 Gemini 2.0의 기술을 경험하고 모델의 추가 개발에 기여하는 피드백을 제공 할 수 있습니다.

Gemini는 Gmail, 문서, 시트 및 슬라이드와 같은 Google Workspace 응용 프로그램에도 통합됩니다. 이 통합은 사용자가 일일 작업 프로세스에서 Gemini 2.0의 AI 기능을 직접 사용할 수 있습니다 (예 : B. 이메일을 작성하거나 문서 작성, 스프레드 시트에서 데이터 분석 또는 프레젠테이션을 작성할 때.

실험 버전에서 일반적으로 사용 가능한 모델에 이르기까지 Gemini 2.0의 비틀 거리는 가용성을 통해 제어 된 소개 및 사용자 피드백 모음이 가능합니다. 이것은 모델이 광범위한 잠재 고객이 액세스하기 전에 안정적이고 신뢰할 수 있으며 사용자 친화적이되도록 Google 전략의 중요한 측면입니다. Google Workspace와 같은 광범위한 플랫폼으로의 통합은 광범위한 사용자 기반을 통해 모델의 기술 사용을 용이하게하고 AI를 일상 생활에 통합하는 데 기여합니다.

잘 알려진 강점과 약점 : Gemini 2.0의 정직한 견해

Gemini 2.0은 AI 커뮤니티와 첫 번째 사용자 테스트에서 그의 인상적인 기술에 대해 많은 찬사를 받았습니다. 보고 된 강점에는 다음이 포함됩니다.

복합 기술 향상

Gemini 2.0은 멀티 모달 데이터의 처리 및 생성에서 전임자 및 기타 많은 모델을 초과하여 미디어, 커뮤니케이션 및 창의적 산업 분야에서 다양한 응용 프로그램을 예측합니다.

더 빠른 솜씨

Gemini 2.0 Flash 및 Flash-Lite는 속도로 최적화되어 있으며 대기 시간이 낮아서 실시간 응용 프로그램 및 대화식 시스템에 이상적입니다.

개선 된 추론 및 맥락 이해

Gemini 2.0은 논리적 사고와 복잡한 맥락에 대한 이해의 진전을 보여 주며, 이는보다 정확하고 관련성있는 답과 결과를 초래합니다.

긴 상황의 코딩 및 처리에서 강력한 성능

특히, Gemini 2.0 Pro는 코드 가전화 및 분석에 대한 기술과 매우 긴 상황 텍스트 창에 깊은 인상을 남기므로 광범위한 양의 텍스트를 처리 할 수 ​​있습니다.

이러한 인상적인 강점에도 불구하고 Gemini 2.0이 여전히 개선 잠재력을 가진 영역도 있습니다. 보고 된 약점에는 다음이 포함됩니다.

잠재적 인 왜곡

많은 큰 음성 모델과 마찬가지로 Gemini 2.0은 그의 훈련 데이터의 왜곡을 반영하여 편견이 있거나 차별적 인 결과를 초래할 수 있습니다. Google은 이러한 왜곡을 인식하고 최소화하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.

실시간으로 복잡한 문제 해결에 대한 제한

Gemini 2.0은 추론의 진전을 보여 주지만, 특히 특정 유형의 추론 작업에 최적화 된 특수 모델에 비해 실시간으로 매우 복잡한 문제로 한계에 도달 할 수 있습니다.

Gmail의 구성 도구 개선이 필요합니다.

일부 사용자는 Gemini 2.0을 기반으로 한 Gmail의 구성 도구가 아직 모든 측면에서 완벽하지 않으며 개선 가능성이 있다고보고했습니다. B. 스타일 일관성 또는 특정 사용자 선호도의 고려와 관련하여.

Grok 및 GPT-4와 같은 경쟁 업체와 비교하여 Gemini 2.0은 멀티 모달 작업의 강점을 보여 주지만 특정 추론 벤치 마크에서 뒤쳐 질 수 있습니다. AI 시장은 매우 역동적이며 다른 모델의 상대적 성능이 끊임없이 변화하고 있음을 강조하는 것이 중요합니다.

전반적으로 Gemini 2.0은 인상적인 기술을 제공하며 다른 LLM과 마찬가지로 큰 언어 모델의 개발에서 상당한 진전을 나타냅니다. 그러나 Google DeepMind의 Gemini 2.0의 지속적인 발전과 개선은 미래의 이러한 약점을 계속 최소화하고 강점을 확대 할 것입니다.

관련 벤치 마크 및 성능 비교 결과 : 숫자는 볼륨을 말합니다.

벤치 마크 데이터는 MMLU (대규모 멀티 태스킹 언어 이해), Livecodebech, Bird-SQL, GPQA (대학원 수준 Google-Proof Q & A), Math, HiddenMath, Global MMLU, MMMU (Massive Multi-Discipline Muldodal 이해), Covost2 (대화의 음성으로 연설 번역) 및 Egososchema는 전임자에 대한 성능이 크게 증가합니다.

Gemini 2.0의 다양한 변형은 다른 강점을 나타내며, Pro는 일반적으로보다 복잡한 작업에 대해 더 잘 수행되는 반면 Flash 및 Flash Lite는 속도 및 비용 효율성에 최적화됩니다.

GPT-4O 및 DeepSeek와 같은 다른 회사의 모델과 비교하여 상대 성능은 특정 벤치 마크 및 비교 모델에 따라 다릅니다. 예를 들어, Gemini 2.0은 중요한 벤치 마크에서 Flash 1.5 Pro를 초과하고 동시에 두 배 빠릅니다. 이것은 Gemini 아키텍처의 추가 개발을 통해 Google이 달성 한 효율성의 증가를 강조합니다.

Gemini 2.0 Pro는 Gemini 1.5 Pro보다 높은 값을 달성합니다. 이러한 개선은 특히 코드 가게화 및 분석에 AI를 사용하는 소프트웨어 개발자 및 회사와 관련이 있습니다.

Math 및 Hiddenmath와 같은 수학 벤치 마크에서 2.0 모델은 또한 이전 모델을 크게 개선했습니다. 이는 Google이 Gemini 2.0의 추론 기술, 특히 논리적 사고와 수학적 이해가 필요한 영역에서 진전을 이루었음을 나타냅니다.

그러나 벤치 마크 결과는 전체 그림의 일부일뿐입니다. 실제 응용 프로그램에서 AI 모델의 실제 성능은 특정 요구 사항 및 컨텍스트에 따라 다를 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 벤치 마크 데이터는 다양한 모델의 상대적 강점과 약점에 대한 귀중한 통찰력을 제공하고 성능을 객관적으로 비교할 수 있습니다.

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Deepseek : 추론 및 오픈 소스에 중점을 둔 효율적인 도전자

DeepSeek은 DeepSeek AI가 개발 한 AI 모델이며 놀라운 효율성, 강력한 추론 기술 및 오픈 소스에 대한 헌신이 특징입니다. Deepseek은 기존 AI 자이언츠의 모델에 대한 강력하고 저렴한 대안으로 자리 매김하며 이미 AI 커뮤니티에서 많은 관심을 끌었습니다.

건축 프레임 워크 및 기술 사양 : 혁신을 통한 효율성

DeepSeek은 그룹화 된 쿼리주의 (GQA) 및 동적 저축 활성화 (전문가가 혼합)를 통해 효율성에 의존하는 수정 된 변압기 아키텍처를 사용합니다. 이러한 건축 혁신은 DeepSeek가 비교적 낮은 산술 자원으로 고성능을 달성 할 수 있도록합니다.

DeepSeek의 첫 번째 버전 인 DeepSeek-R1 모델은 6,710 억 매개 변수를 보유하고 있지만 토큰 당 370 억 개만 활성화됩니다. "스파스 활성화"의 이러한 접근 방식은 추론 중 컴퓨팅 비용을 크게 줄입니다. 모델의 작은 부분만이 각 입력에 대해 활성화되기 때문입니다.

DeepSeek의 또 다른 중요한 건축 특징은 MLA (Multi-Head Denent Interection) 메커니즘입니다. MLA는 변압기 아키텍처의 중심 구성 요소 인주의 메커니즘을 최적화하고 모델의 정보 처리 효율을 향상시킵니다.

DeepSeek의 초점은 특히 코드간 화 및 다국어 지원 영역에서 운영 제한에 대한 성능과 실제 제한 사이의 균형에 있습니다. 이 모델은 이러한 영역에서 우수한 결과를 제공하도록 설계되었으며 동시에 저렴하고 자원을 절약합니다.

DeepSeek을 사용하는 MOE 아키텍처는 AI 모델을 별도의 서브 네트워크로 나누며 각각은 입력 데이터의 하위 집합을 전문으로합니다. 훈련 및 추론 중에, 각 입력에 대해 서브 네트워크의 일부만 활성화되어 컴퓨팅 비용이 크게 줄어 듭니다. 이 접근법을 사용하면 추론 속도 또는 비용을 지나치게 증가시키지 않고 많은 매개 변수를 가진 매우 큰 모델을 교육하고 운영 할 수 있습니다.

교육 데이터에 대한 결과 : 수량 전의 품질 및 전문화 가치

DeepSeek은 특히 코딩 및 중국어에 대한 도메인 별 교육 데이터에 매우 중요합니다. 회사는 교육 데이터의 품질과 관련성이 순수한 수량보다 AI 모델의 성능에 더 중요하다고 확신합니다.

Deepseek-V3 훈련 본문은 14.8 조 토큰으로 구성됩니다. 이 데이터의 상당 부분은 코딩 및 중국어에 중점을 둔 도메인 별 소스에서 비롯됩니다. 이를 통해 DeepSeek은 이러한 영역에서 특히 강력한 서비스를 수행 할 수 있습니다.

DeepSeek의 훈련 방법에는 DeepSeek-R1-Zero에 대한 독특한 Pure-RL 접근법과 DeepSeek-R1에 대한 콜드 스타트 ​​데이터 사용을 포함하여 강화 학습 (RL)이 포함됩니다. 강화 학습은 기계 학습 방법으로, 에이전트가 원하는 행동과 원치 않는 행동에 대한 처벌에 대한 보상을 받음으로써 환경에서 행동하는 법을 배웁니다.

DeepSeek-R1-Zero는 초기 감독 지느러미 튜닝 (SFT)없이 RL을 통해 추론 기술을 홍보하기 위해 교육을 받았습니다. 감독 된 미세 조정은 특정 작업에서 성능을 향상시키기 위해 더 작고 주석이 달린 데이터 세트를 가진 미리 훈련 된 언어 모델이 완료되는 일반적인 기술입니다. 그러나 DeepSeek은 강화 학습을 통해 SFT 없이도 강력한 재발 기술을 달성 할 수 있음을 보여주었습니다.

반면에 DeepSeek-R1은 RL 앞의 콜드 스타트 ​​데이터를 통합하여 독자 및 비 읽기 작업을위한 강력한 토대를 만듭니다. 콜드 스타트 ​​데이터는 교육 초기에 사용되는 데이터이며, 언어와 세계에 대한 근본적인 이해를 모델로 전달합니다. 콜드 스타트 ​​데이터와 강화 학습의 조합으로 DeepSeek은 강력한 추론 기술과 광범위한 일반적인 지식을 가진 모델을 훈련시킬 수 있습니다.

그룹 상대 정책 최적화 (GRPO)와 같은 고급 기술은 RL 교육 프로세스를 최적화하고 교육의 안정성과 효율성을 향상시키는 데 사용됩니다.

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핵심 기술 및 잠재적 응용 프로그램 : Deepseek in action

DeepSeek-R1은 다양한 응용 프로그램에 대해 예정된 다양한 핵심 기술을 특징으로합니다.

강력한 추론 능력

DeepSeek-R1은 특히 수학 및 코딩과 같은 분야에서 논리적 사고와 문제 해결에서 특히 강력합니다.

코딩 및 수학의 우수한 성능

벤치 마크 데이터에 따르면 DeepSeek-R1은 OpenAAI의 일부 모델을 포함하여 다른 많은 모델보다 코딩 및 수학 벤치 마크에서 종종 더 잘 줄어 듭니다.

다국어 지원

DeepSeek-R1은 여러 언어를 지원하여 글로벌 응용 프로그램 및 다국어 사용자에게 매력적입니다.

비용 효율성

DeepSeek-R1의 효율적인 아키텍처를 통해 모델은 비교적 작은 컴퓨팅 비용으로 작동 할 수 있으므로 회사 및 개발자에게 저렴한 옵션이됩니다.

오픈 소스 가용성

DeepSeek AI는 오픈 소스 아이디어에 전념하며 DeepSeek LLM 및 DeepSeek 코드를 포함한 많은 모델을 오픈 소스로 제공합니다. 이는 지역 사회의 AI 기술의 투명성, 협력 및 추가 개발을 촉진합니다.

DeepSeek-R1에 대한 잠재적 응용 프로그램은 다음을 포함합니다.

콘텐츠 제작

높은 수준의 정확도와 세부 사항이 필요한 기술 텍스트, 문서, 보고서 및 기타 컨텐츠 생성.

AI 교사

수학, 컴퓨터 과학 및 기타 기술 분야 분야에서 지능적인 교사로 사용하여 복잡한 개념을 해결하고 이해하는 데 학습자를 지원하십시오.

개발 도구

CodeGen, 문제 해결, 코드 분석 및 최적화에서 소프트웨어 개발자를 지원하기위한 개발 환경 및 도구의 통합.

건축 및 도시 계획

DeepSeek AI는 또한 GIS 데이터 처리 및 시각화 코드 코드를 포함하여 아키텍처 및 도시 계획에도 사용됩니다. 이것은 전문화되고 복잡한 응용 분야에서도 부가 가치를 창출 할 수있는 DeepSeek의 잠재력을 보여줍니다.

DeepSeek-R1은 복잡한 문제를 개별 단계로 분해하여 사고 과정을 투명하게 만들어 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 이 능력은 AI 결정의 추적 성 및 설명이 중요한 적용 영역에서 특히 가치가 있습니다.

가용성 및 라이센스 옵션 : 혁신 및 접근성을위한 오픈 소스

DeepSeek은 오픈 소스에 크게 의존하며 오픈 소스 라이센스에 따라 여러 모델을 게시했습니다. DeepSeek LLM 및 DeepSeek 코드는 오픈 소스로 제공되며 커뮤니티가 자유롭게 사용, 수정 및 개발할 수 있습니다.

DeepSeek-R1은 상업적 및 비상업적 사용, 수정 및 모델의 추가 분포를 허용하는 매우 자유로운 오픈 소스 라이센스 인 Co-License에 의해 게시됩니다. 이 오픈 소스 전략은 일반적으로 모델을 독점적으로 유지하는 다른 많은 AI 회사와 Deepseek을 구별합니다.

DeepSeek-R1은 Hugging Face, Azure AI Foundry, Amazon Dark 및 IBM Watsonx.ai를 포함한 다양한 플랫폼에서 제공됩니다. Hugging Face는 AI 모델 및 데이터 레코드의 출판 및 교환을위한 인기있는 플랫폼입니다. Azure AI Foundry, Amazon Dark 및 IBM Watsonx.ai는 API를 통해 DeepSeek-R1 및 기타 AI 모델에 액세스 할 수있는 클라우드 플랫폼입니다.

DeepSeek의 모델은 훈련 및 추론 비용 측면에서 경쟁 업체에 비해 저렴한 것으로 알려져 있습니다. 이는 AI 기술을 제품 및 서비스에 통합하려는 회사와 개발자에게 중요한 이점입니다. 그러나 예산에주의를 기울여야합니다.

오픈 소스 및 비용 효율성을위한 DeepSeek의 참여는 연구원 및 개발자에서 회사 및 조직에 이르기까지 광범위한 사용자에게 매력적인 옵션입니다. 오픈 소스 가용성은 AI 커뮤니티의 투명성, 협력 및 DeepSeek 기술의 더 빠른 개발을 촉진합니다.

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보고 된 강점과 약점 : Deepseek을 비판적으로 보았습니다

DeepSeek은 AI 커뮤니티에서 코딩, 수학 및 추론 분야에서 강점에 대해 많은 인정을 받았습니다. 보고 된 강점에는 다음이 포함됩니다.

코딩 및 수학의 우수한 성능

벤치 마크 데이터 및 독립적 인 검토는 코딩 및 수학 벤치 마크에서 DeepSeek-R1의 뛰어난 성능을 확인하며, 종종 OpenAI 모델보다 낫습니다.

비용 효율성

DeepSeek-R1의 효율적인 아키텍처를 통해 모델은 다른 많은 비슷한 모델보다 컴퓨팅 비용이 낮은 상태로 작동 할 수 있습니다.

오픈 소스 가용성

DeepSeek 모델의 오픈 소스 라이센스는 AI 커뮤니티의 투명성, 협업 및 혁신을 촉진합니다.

강력한 추론 능력

DeepSeek-R1은 논리적 사고 및 문제 해결, 특히 기술 영역에서 인상적인 기술을 보여줍니다.

이러한 강점에도 불구하고 DeepSeek이 여전히 개선 잠재력을 가진 영역도 있습니다. 보고 된 약점에는 다음이 포함됩니다.

잠재적 인 왜곡

모든 주요 음성 모델과 마찬가지로 DeepSeek ANI가 최소화하려고 시도하더라도 DeepSeek은 교육 데이터의 왜곡을 반영 할 수 있습니다.

기존 제공 업체에 비해 더 작은 생태계

DeepSeek은 비교적 젊은 회사이며 Google 또는 Openaai와 같은 기존 제공 업체와 같은 도구, 서비스 및 커뮤니티 리소스와 동일한 광범위한 생태계를 가지고 있지 않습니다.

텍스트 및 코드를 넘어 제한된 멀티 모달 지원

DeepSeek은 주로 텍스트 및 코드 처리에 중점을두고 있으며 현재 Gemini 2.0과 같은 이미지, 오디오 및 비디오에 대한 포괄적 인 멀티 모드 지원을 제공하지 않습니다.

인간의 감독이 계속 필요합니다

DeepSeek-R1은 많은 영역에서 인상적인 성능을 수행하지만 실수 나 원치 않는 결과를 피하기 위해 중요한 사용 사례에서는 인적 감독 및 검증이 여전히 필요합니다.

때때로 환각

모든 주요 언어 모델과 마찬가지로 DeepSeek은 때때로 환각을 생성 할 수 있습니다. 즉, 잘못되거나 관련이없는 정보를 생성 할 수 있습니다.

큰 산술 자원에 대한 의존성

DeepSeek-R1의 교육 및 운영에는 상당한 산술 자원이 필요하지만 모델의 효율적인 아키텍처는 다른 모델에 비해 이러한 요구 사항을 줄입니다.

전반적으로 DeepSeek는 코딩, 수학 및 추론 분야에서 특별한 강점을 가진 유망한 AI 모델입니다. 비용 효율성과 오픈 소스 가용성은 많은 사용자에게 매력적인 옵션입니다. DeepSeek AI의 DeepSeek의 추가 개발은 미래의 약점을 계속 최소화하고 강점을 확장 할 것으로 예상됩니다.

관련 벤치 마크 및 성능 비교 결과 : Deepseek의 비교

벤치 마크 데이터에 따르면 DeepSeek-R1은 많은 추론 벤치 마크에서 OpenAI-O1을 따라 잡거나 특히 수학 및 코딩에서이를 능가 할 수 있습니다. OpenAI-O1은 GPT-4.5 이전에 출판 된 OpenAI의 초기 모델과 다음과 같은 특정 영역을 나타냅니다. B. 추론, 아마도 여전히 경쟁.

AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) 및 MATH-500과 같은 수학 벤치 마크에서 DeepSeek-R1은 높은 값을 달성하고 종종 OpenAI 모델을 초과합니다. 이것은 수학적 추론과 문제 해결에서 Deepseek의 강점을 강조합니다.

코딩 분야에서 DeepSeek-R1은 Livecodebech 및 Codeforces와 같은 벤치 마크에서 강력한 서비스를 보여줍니다. LiveCodeBench는 코드 가구의 벤치 마크이며 Codeforces는 프로그래밍 경쟁을위한 플랫폼입니다. 이 벤치 마크에서 DeepSeek-R1의 좋은 결과는 고품질 코드를 생성하고 복잡한 프로그래밍 작업을 해결하는 능력을 나타냅니다.

GPQA 다이아몬드 (대학원 레벨 Google Proof Q & A)와 같은 일반적으로 지식 벤치 마크에서 DeepSeek-R1은 종종 눈 수준 또는 약간 OpenAI-O1 아래에 있습니다. GPQA 다이아몬드는 AI 모델의 일반적인 지식과 추론 자산을 테스트하는 까다로운 벤치 마크입니다. 결과는 DeepSeek-R1 이이 분야에서도 경쟁력이 있음을 나타냅니다. 그러나 특수 모델과 동일한 성능을 달성하지 못할 수도 있습니다.

LLAMA 및 Qwen과 같은 작은 모델을 기반으로하는 DeepSeek-R1의 증류 된 버전은 다양한 벤치 마크에서 인상적인 결과를 보여 주며 경우에 따라 OpenAI-O1-Mini를 능가합니다. 증류는 더 큰 모델의 동작을 모방하도록 작은 모델을 훈련시키는 기술입니다. 증류 된 버전의 DeepSeek-R1은 DeepSeek의 핵심 기술이 소규모 모델에서 효과적으로 사용될 수 있으며, 이는 다양성과 확장 성을 강조합니다.

지역에서 글로벌로: 중소기업은 영리한 전략으로 글로벌 시장을 정복합니다. - 이미지: Xpert.Digital

기업의 디지털 존재가 성공을 결정하는 시대에, 이러한 존재를 진정성 있고 개별적이며 광범위한 것으로 만드는 방법이 과제입니다. Xpert.Digital은 산업 허브, 블로그 및 브랜드 홍보대사 간의 교차점으로 자리매김하는 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 커뮤니케이션과 판매 채널의 장점을 단일 플랫폼에 결합하여 18개 언어로 출판이 가능합니다. 파트너 포털과의 협력, Google 뉴스에 기사 게시 가능성, 약 8,000명의 언론인과 독자가 포함된 언론 배포 목록을 통해 콘텐츠의 도달 범위와 가시성을 극대화합니다. 이는 외부 영업&마케팅(SMarketing)에 있어 필수적인 요소입니다.

자세한 내용은 여기를 참조하세요.

• 진본인. 개별적으로. 글로벌: 귀사를 위한 Xpert.Digital 전략

GPT-4.5 : 대화의 우수성과 자연 상호 작용 이미지에 대한 초점 : Xpert.Digital

GPT-4.5 : 대화의 우수성과 자연적인 상호 작용에 중점을 둡니다

코드 이름 "Orion"을 가진 GPT-4.5는 Openaai의 최신 플래그십 모델이며 지능적 일뿐 만 아니라 직관적이며 공감하며 깊은 수준의 사람들과 상호 작용할 수있는 AI에 대한 회사의 비전을 구체화합니다. GPT-4.5는 주로 대화 경험을 향상시키고 사실의 수정을 높이고 환각을 줄이는 데 중점을 둡니다.

현재 사양 및 주요 기능 (2025 년 3 월 기준) : GPT-4.5 공개

GPT-4.5는 2025 년 2 월에 연구 미리보기로 출판되었으며 지금까지 "가장 크고 최고의 모델"이라고합니다. 이 진술은 대화 기술에 대한 모델의 주요 초점과 인간-기계 상호 작용의 최적화를 강조합니다.

이 모델의 컨텍스트 창은 128,000 개의 토큰이며 최대 출력 길이는 16,384 개의 토큰입니다. 컨텍스트 창은 Gemini 2.0 Pro의 컨텍스트 창보다 작지만 여전히 매우 크며 GPT-4.5가 더 긴 토론을하고 더 복잡한 문의를 처리 할 수 ​​있습니다. 최대 출력 길이는 모델이 생성 할 수있는 답의 길이를 제한합니다.

GPT-4.5에 대한 지식 상태는 2023 년 9 월까지 범위입니다. 이는이 모델 에이 시점까지 정보와 이벤트가 있지만 이후 발전에 대한 지식은 없음을 의미합니다. 이것은 시간-크리티컬 또는 현재 정보에 GPT-4.5를 사용할 때 고려해야 할 중요한 제한입니다.

GPT-4.5는 WATGPT의 캔버스 도구뿐만 아니라 웹 검색, 파일 및 이미지 업로드와 같은 기능을 통합합니다. 이 모델을 통해 모델은 인터넷에서 현재 정보에 액세스하고 현재 지식으로 답변을 풍부하게 할 수 있습니다. 파일 및 이미지 업로드를 통해 사용자는 파일 또는 이미지 형식으로 추가 정보를 모델로 제공 할 수 있습니다. 캔버스 도구는 사용자가 시각적 요소를 GPT-4.5와 대화에 통합 할 수있는 대화식 드로잉 보드입니다.

단계별 추론에 중점을 둔 O1 및 O3-MINI와 같은 모델과 달리 GPT-4.5는 감독되지 않은 학습을 확대합니다. 감독되지 않은 학습은 머신 러닝 방법으로, 모델이 명시적인 지침이나 레이블없이 미확인 데이터로부터 학습하는 방법입니다. 이 접근법은 모델을보다 직관적이고 더 많은 이야기로 만드는 것을 목표로하지만 복잡한 문제 해결 작업으로 성능을 지불 할 수 있습니다.

건축 설계 및 혁신 : 대화를위한 스케일링 및 정렬

GPT-4.5는 변압기 아키텍처를 기반으로하며, 이는 대부분의 현대적인 대형 언어 모델의 기초로 자리 매김했습니다. OpenAI는 Microsoft Azure AI SuperComputers의 엄청난 컴퓨팅 파워를 사용하여 GPT-4.5를 훈련하고 운영합니다. 컴퓨팅 성능 및 데이터의 스케일링은 큰 음성 모델의 성능을위한 결정적인 요소입니다.

GPT-4.5의 개발에있어 한 가지 초점은 세계 모델과 직관의 정확성을 향상시키기 위해 감독되지 않은 학습을 확장하는 것입니다. Openai는 세계에 대한 더 깊은 이해와 개선 된 직관이 자연스럽고 인간적인 방식으로 사람들과 상호 작용할 수있는 AI 모델을 만드는 데 결정적이라고 확신합니다.

사람들과의 협력을 개선하고 뉘앙스를 이해하기 위해 새로운 확장 가능한 정렬 기술이 개발되었습니다. 정렬은 사람들의 가치, 목표 및 선호도를 반영하는 방식으로 AI 모델을 정렬하는 과정을 말합니다. 대형 음성 모델이 대규모로 사용되면 안전하고 유용하며 윤리적으로 정당화되도록 확장 가능한 정렬 기술이 필요합니다.

Openaai는 GPT-4.5가 GPT-4O에 비해 처리 효율이 10 배 이상 높다고 주장합니다. GPT-4O는 OpenAI의 초기 모델로 대화 기술로도 알려져 있습니다. GPT-4.5의 효율이 증가하면 모델을 더 빠르고 저렴하고 새로운 응용 분야를 개방 할 수 있습니다.

교육 데이터에 대한 세부 사항 : 범위, 컷오프 및 지식 및 직관의 혼합

GPT-4.5에 대한 교육 데이터의 정확한 범위는 공개적으로 발표되지는 않지만 모델의 기술과 Openaai의 자원으로 인해 매우 크다고 가정 할 수 있습니다. 훈련 데이터 페타 바이트 또는 엑사 바이트에는 텍스트 및 이미지 데이터가 포함 된 것으로 추정됩니다.

이 모델의 모델은 2023 년 9 월까지 충분합니다. 교육 데이터에는 인터넷, 서적, 과학 간행물, 뉴스 기사, 소셜 미디어 기여금 및 기타 출처의 광범위한 텍스트 및 이미지 데이터가 포함됩니다. OpenAI는 아마도 교육 데이터의 품질과 관련성을 보장하기 위해 데이터 수집, 준비 및 필터링에 정교한 방법을 사용합니다.

GPT-4.5의 교육에는 거대한 산술 자원을 사용해야하며 아마도 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 것입니다. 정확한 훈련 과정은 독점적이며 OpenAI에 의해 자세히 설명되지 않습니다. 그러나 인간 피드백 (RLHF)의 강화 학습이 훈련 과정에서 중요한 역할을한다고 가정 할 수 있습니다. RLHF는 인간의 피드백이 AI 모델의 거동을 제어하고 인간 선호도에 적응하는 데 사용되는 기술입니다.

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주요 기술 및 목표 응용 프로그램 : GPT-4.5 사용 중

GPT-4.5는 창의적 글쓰기, 학습, 새로운 아이디어 탐색 및 일반적인 대화와 같은 분야에서 특징 지어집니다. 이 모델은 자연스럽고 인간적이며 매력적인 대화를 수행하고 다양한 작업에서 사용자를 지원하도록 설계되었습니다.

GPT-4.5의 가장 중요한 기술 중 하나는 다음과 같습니다.

신속한 준수 개선

GPT-4.5는 프롬프트에서 사용자의 지침과 소원을 이해하고 구현하는 것이 좋습니다.

컨텍스트 처리

이 모델은 더 긴 대화와 더 복잡한 맥락을 처리하고 그에 따라 답변을 조정할 수 있습니다.

데이터 정확도

GPT-4.5는 사실을 개선했으며 이전 모델보다 환각을 줄입니다.

감성 지능

GPT-4.5는 텍스트에서 감정을 인식하고보다 자연스럽고 공감적인 대화로 이어지는 것에 적절하게 반응 할 수 있습니다.

강력한 글쓰기 공연

GPT-4.5는 창의적인 텍스트에서 기술 문서에 이르기까지 다양한 스타일과 형식으로 고품질 텍스트를 생성 할 수 있습니다.

이 모델은 커뮤니케이션을 최적화하고 컨텐츠 생성을 개선하며 코딩 및 자동화 작업에 대한 지원을 할 수 있습니다. GPT-4.5는 자연어 상호 작용, 창의적 생성 및 정확한 요인 재생산이 전경에있는 응용 분야에 특히 적합하며 복잡한 논리적 추론에는 적습니다.

GPT-4.5의 대상 응용 프로그램의 몇 가지 예를 포함시킵니다.

챗봇과 가상 비서

고객 서비스, 교육, 엔터테인먼트 및 기타 영역을위한 고급 챗봇 및 가상 어시스턴트 개발.

창의적인 글쓰기

아이디어 찾기, 텍스트 작성 및 창의적인 콘텐츠 제작에있어 저자, 시나리오 작가, 텍스트 버터 및 기타 크리에이티를 지원합니다.

교육 및 학습

다양한 교육 분야의 지적 교사, 학습 파트너 또는 연구 조교로 사용하십시오.

콘텐츠 제작

블로그 게시물, 기사, 소셜 미디어 게시물, 제품 설명 및 기타 유형의 웹 컨텐츠 생성.

번역 및 현지화

기계 번역 및 현지화 프로세스의 품질과 효율성 향상.

다른 사용자 그룹의 가용성 및 액세스

GPT-4.5는 Plus, Pro, Team, Enterprise 및 EDU 계획을 가진 사용자가 사용할 수 있습니다. 이 비틀 거리는 액세스 구조를 통해 OpenAI는 모델을 제어 방식으로 도입하고 다른 요구와 예산을 가진 다른 사용자 그룹을 해결할 수 있습니다.

개발자는 채팅 완료 API, Assistant API 및 Batch API를 통해 GPT-4.5에 액세스 할 수 있습니다. API를 통해 개발자는 GPT-4.5의 기술을 자신의 응용 프로그램 및 서비스에 통합 할 수 있습니다.

GPT-4.5의 비용은 GPT-4O보다 높습니다. 이는 GPT-4.5의 높은 성능 및 추가 기능을 반영하지만 일부 사용자에게는 장애물이 될 수 있습니다.

GPT-4.5는 현재 연구 미리보기이며 API의 장기 가용성은 제한 될 수 있습니다. OpenAI는 향후 GPT-4.5의 가용성 및 액세스 조건을 변경할 권리가 있습니다.

Microsoft는 또한 제한된 미리보기에서 Coplelot Studio에서 GPT-4.5를 테스트합니다. Colecilot Studio는 챗봇 및 가상 어시스턴트의 개발 및 제공을위한 Microsoft의 플랫폼입니다. Copilot Studio에서 GPT-4.5를 통합하면 기업 애플리케이션 모델의 잠재력과 비즈니스 프로세스 자동화가 더욱 확대 될 수 있습니다.

인식 된 강점과 약점 : 돋보기 아래의 GPT-4.5

GPT-4.5는 첫 번째 사용자 테스트 및 등급에서 개선 된 대화 기술과 더 높은 사실에 대해 많은 찬사를 받았습니다. 인식 된 강점에는 다음이 포함됩니다.

대화 흐름이 향상되었습니다

GPT-4.5는 이전 모델보다 더 자연스럽고 유동적이며 매력적인 대화를 이끌고 있습니다.

더 높은 부패

이 모델은 환각을 줄이고보다 정확하고 신뢰할 수있는 정보를 제공합니다.

환각 감소

환각은 여전히 ​​큰 음성 모델의 문제이지만, GPT-4.5는이 분야에서 상당한 진전을 보였습니다.

더 나은 감성 지능

GPT-4.5는 텍스트에서 감정을 인식하고 공감적인 대화로 이어지는 것에 적절하게 반응하는 것이 좋습니다.

강력한 글쓰기 공연

이 모델은 다양한 스타일과 형식으로 고품질 텍스트를 생성 할 수 있습니다.

이러한 강점에도 불구하고 GPT-4.5에 한계가있는 영역도 있습니다. 인식 된 약점에는 다음이 포함됩니다.

복잡한 추론의 어려움

GPT-4.5는 주로 복잡한 논리 독자 용으로 설계되지 않았 으며이 분야의 DeepSeek와 같은 특수 모델 뒤에 남아있을 수 있습니다.

특정 논리 테스트에서 GPT-4O보다 성능이 저하됩니다

일부 테스트에 따르면 특정 논리 테스트에서 GPT-4.5가 GPT-4O보다 적게 삭감되는 것으로 나타 났으며, 이는 초점이 대화 기술을 희생시킬 수 있음을 나타냅니다.

GPT-4O보다 높은 비용

GPT-4.5는 GPT-4O로 사용하는 것이 더 비쌉니다. 이는 일부 사용자에게 요인이 될 수 있습니다.

2023 년 9 월까지의 지식 상태

현재 정보가 필요한 경우 모델에 대한 제한된 수준의 지식은 불리 할 수 ​​있습니다.

자기 수정 및 다단계 추론의 어려움

일부 테스트에 따르면 GPT-4.5는 실수와 다단계 논리적 사고에 어려움이 있습니다.

GPT-4.5는 복잡한 추론을 위해 개발 된 모델을 초과하도록 설계되지 않았 음을 강조하는 것이 중요합니다. 그의 주요 초점은 대화 경험을 향상시키고 자연스럽게 사람들과 상호 작용할 수있는 AI 모델을 만드는 것입니다.

관련 벤치 마크 및 성능 비교 결과 : GPT-4.5 전임자와 비교했습니다.

벤치 마크 데이터에 따르면 GPT-4.5는 권리 및 다국어 이해와 같은 영역에서 GPT-4O와 비교하여 개선되었지만 수학 및 특정 코딩 벤치 마크에서 뒤쳐 질 수 있습니다.

SimpleQA (Simple 질문 응답)와 같은 벤치 마크에서 GPT-4.5는 GPT-4O, O1 및 O3-MINI보다 높은 정확도와 환각율이 낮습니다. 이는 환각의 보정 및 감소를 개선 할 때 OpenAI가 달성 한 진전을 강조합니다.

GPQA와 같은 추론 벤치 마크에서 GPT-4.5는 GPT-4O에 비해 개선을 보여 주지만 O3-MINI 뒤에 남아 있습니다. 이것은 추론 영역에서 O3-MINI의 강점과 대화 기술에 더 집중하는 GPT-4.5의 경향을 확인합니다.

수학 작업 (AIME)에서 GPT-4.5는 O3-MINI보다 상당히 악화됩니다. 이는 GPT-4.5가 O3-MINI와 같은 전문 모델만큼 수학적 추론이 강하지 않음을 나타냅니다.

SWE-Lancer Diamond와 같은 코딩 벤치 마크에서 GPT-4.5는 GPT-4O보다 더 나은 성능을 보여줍니다. 이는 GPT-4.5가 CodeGen 및 분석에서도 진행되었음을 나타냅니다. 그러나 DeepSeek 코드와 같은 특수 코딩 모델만큼 강하지는 않지만.

인간 평가에 따르면 대부분의 경우 GPT-4.5가 특히 전문적인 문의에 선호됩니다. 이는 실제로 GPT-4.5가 특정 특수 벤치 마크에서 항상 최상의 결과를 얻지 못하더라도 이전 모델보다 더 설득력 있고 유용한 대화 경험을 제공한다는 것을 나타냅니다.

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• Chatgpt von Openaai의 현재 개발 (2025 년 3 월)

비교 평가 : 올바른 AI 모델 선택

Gemini 2.0, DeepSeek 및 GPT-4.5의 가장 중요한 속성에 대한 비교 분석은 모델간에 유의 한 차이와 유사성을 보여줍니다. Gemini 2.0 (Flash)은 다중 공정 및 에이전트 기능에 중점을 둔 변압기 모델이며 Gemini 2.0 (Per)은 동일한 아키텍처를 사용하지만 코딩 및 긴 컨텍스트에 최적화됩니다. DeepSeek (R1)은 MOE, GQA 및 MLA와 같은 기술을 갖춘 변형 변압기를 기반으로하며 GPT-4.5는 감독되지 않은 학습을 통해 스케일링에 의존합니다. 교육 데이터와 관련하여 Gemini 모델과 GPT-4.5는 텍스트, 코드, 이미지, 오디오 및 비디오와 같은 많은 양의 데이터를 기반으로하며 DeepSeek은 14.8 조 토큰과 도메인 별 데이터 및 강화 학습 (RL)에 중점을두고 있음을 보여줍니다. 모델의 가장 중요한 기술은 다음과 같습니다. Gemini 2.0은 공구 사용 및 낮은 대기 시간을 갖춘 멀티 모달 삽입 및 출력을 제공하는 반면 Pro 버전은 최대 2 백만 개의 토큰의 컨텍스트를 지원합니다. 반면에 Deepseek은 오픈 소스 가용성으로 보충 된 강력한 추론, 코딩, 수학 및 다국어주의를 설득합니다. GPT-4.5는 특히 대화, 감성 지능 및 부패 분야에서 빛납니다.

모델의 가용성도 다릅니다. Gemini는 API 및 웹 및 모바일 앱을 제공하는 반면 Pro 버전은 Vertex AI를 통해 실험적으로 액세스 할 수 있습니다. DeepSeek은 Hugging Face, Azure AI, Amazon Dontion 및 IBM Watsonx.ai와 같은 플랫폼의 오픈 소스로 제공됩니다. 반면에 GPT-4.5는 ChatGpt (Pro, Pro, Team, Enterprise, EDU) 및 OpenAI API와 같은 다양한 옵션을 제공합니다. 모델의 강점에는 Gemini 2.0 (Flash)의 다중 모드 및 속도와 코딩, 세계 지식 및 Gemini 2.0 (Pro)의 긴 상황이 포함됩니다. 비용 효율성, 탁월한 코딩 및 수학 기술 및 강한 추론을 통해 Deepseek 점수. GPT-4.5는 더 많은 사실 수정과 감성 지능을 확신합니다. 그러나 약점은 또한 Gemini 2.0 (Flash)의 실시간 문제 솔루션, PRO 버전의 실험 제한 및 할부 제한, DeepSeek의 제한된 다중 모드 및 소규모 생태계뿐만 아니라 복잡한 추론, 수학 및 GPT-4.5의 제한된 지식에 대한 왜곡 또는 문제의 왜곡 또는 문제를 알 수 있습니다.

벤치 마크 결과는 추가 통찰력을 제공합니다. Gemini 2.0 (Flash)은 MMLU에서 77.6 %, Livecodebech에서 34.5 %, 수학에서 90.9 %, Gemini 2.0 (MMLU), 36.0 % (LiveCodebech) 및 91.8 % (MATH)를 약간 더 잘 수행했습니다. DeepSeek은 90.8 % (MMLU), 71.5 % (GPQA), 97.3 % (수학) 및 79.8 % (AIME)로 명확하게 초과하고 GPT-4.5는 다른 우선 순위를 설정합니다 : 71.4 % (GPQA), 36.7 % (AIME) 및 62.5 % (SimpleQA).

가장 중요한 차이점과 유사성 분석

세 가지 모델 Gemini 2.0, DeepSeek 및 GPT-4.5는 다양한 응용 프로그램 및 사용자 요구에 대해이를 예정하는 유사점과 명확한 차이를 가지고 있습니다.

공통점

변압기 아키텍처

세 가지 모델은 모두 변압기 아키텍처를 기반으로하며, 이는 큰 음성 모델을위한 지배적 인 아키텍처로 확립되었습니다.

고급 기술

세 가지 모델 모두 자연 언어, 코드겐, 추론 및 AI의 기타 영역의 처리에서 고급 기술을 보여줍니다.

다중 분비 (다르게 발음) :

세 가지 모델은 모두 지원과 초점이 ​​다르지만 다중 모형의 중요성을 인식합니다.

차이점

초점과 초점

• GEMINI 2.0 : 다목적 성, 다중 모드, 에이전트 기능, 광범위한 응용 분야.
• Deepseek : 효율성, 추론, 코딩, 수학, 오픈 소스, 비용 효율성.
• GPT-4.5 : 대화, 자연어 상호 작용, 교정, 감성 지능.

건축 혁신

DeepSeek은 효율성 증가를 목표로하는 MOE, GQA 및 MLA와 같은 건축 혁신을 특징으로합니다. GPT-4.5는 대화 기술 향상을 위해 감독되지 않은 학습 및 조정 기술을 확장하는 데 중점을 둡니다.

교육 데이터

DeepSeek은 코딩 및 중국어에 대한 도메인 별 교육 데이터에 중요성을 부여하는 반면, Gemini 2.0 및 GPT-4.5는 아마도 더 넓고 다양한 데이터 세트를 사용하고있을 것입니다.

가용성 및 접근성

DeepSeek은 오픈 소스에 크게 의존하며 다양한 플랫폼을 통해 모델을 제공합니다. GPT-4.5는 주로 OpenAi 소유 플랫폼 및 API를 통해 이용할 수 있으며 API가 엇갈리게됩니다. Gemini 2.0은 Google 서비스 및 API를 통해 광범위한 가용성을 제공합니다.

강점과 약점

각 모델에는 고유 한 강점과 약점이있어 특정 애플리케이션에 더 적합하거나 덜 적합합니다.

공식 간행물 및 독립적 인 검토 조사 : 전문가의 관점

공식 간행물 및 독립적 인 리뷰는 본 보고서에 표시된 세 가지 모델의 강점과 약점을 본질적으로 확인합니다.

공식 간행물

Google, DeepSeek AI 및 Openaai는 정기적으로 블로그 게시물, 기술 보고서 ​​및 벤치 마크 결과를 발표하여 모델을 발표하고 경쟁 업체와 비교합니다. 이 간행물은 기술 세부 사항과 모델의 성능에 대한 귀중한 통찰력을 제공하지만 자연스럽게 마케팅 지향적이며 특정 편견을 가질 수 있습니다.

독립적 인 테스트 및 검토

다양한 독립 조직, 연구 기관 및 AI 전문가는 모델에 대한 자체 테스트 및 검토를 수행하고 블로그 게시물, 기사, 과학 간행물 및 벤치 마크 비교 형태로 결과를 게시합니다. 이 독립적 인 리뷰는 모델의 상대적 강점과 약점에 대한보다 객관적인 관점을 제공하고 사용자가 필요에 맞는 올바른 모델을 선택할 때 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

특히 독립적 인 검토는 수학 및 코딩 벤치 마크에서 Deepseek의 강점과 OpenAI에 비해 비용 효율성을 확인합니다. GPT-4.5는 개선 된 대화 기술과 환각율 감소로 칭찬을 받았지만 복잡한 추론의 약점도 강조됩니다. Gemini 2.0은 다양성과 멀티 모달 기술에 대해 높이 평가되지만 특정 벤치 마크에 따라 성능이 다를 수 있습니다.

AI의 미래는 다양합니다

Gemini 2.0, DeepSeek 및 GPT-4.5의 비교 분석은 각 모델이 특정 응용 프로그램에 더 적합한 고유 한 강점과 최적화를 가지고 있음을 분명히 보여줍니다. “최고의”AI 모델은 우수성이 없지만 각각 고유 한 장점과 한계가있는 다양한 모델이 있습니다.

쌍둥이 자리 2.0

Gemini 2.0은 특정 요구에 맞게 조정 된 다양한 변형을 갖는 다중 공정 및 에이전트 기능에 중점을 둔 다목적 패밀리로 제시합니다. 포괄적 인 멀티 모드 지원이 필요한 응용 프로그램에 이상적인 선택이며 Gemini 2.0 제품군의 속도와 다양성으로부터 이익을 얻을 수 있습니다.

Deepseek

DeepSeek은 아키텍처, 비용 효율성 및 오픈 소스 가용성을 특징으로합니다. 추론. 코딩 및 수학과 같은 기술 분야에서 특히 강력하며 성능, 효율성 및 투명성을 소중히 여기는 개발자와 연구원에게 매력적인 옵션입니다.

GPT-4.5

GPT-4.5는 사실 부패 증가, 환각 감소 및 감성 지능 향상을 통해 사용자 경험을 대화로 향상시키는 데 중점을 둡니다. 다음과 같은 자연스럽고 매력적인 대화 경험이 필요한 응용 프로그램에 가장 적합한 선택입니다. B. 챗봇, 가상 어시스턴트 및 창의적인 글쓰기.

다중 공정 및 오픈 소스 : 다가오는 AI 세대의 트렌드

최고의 모델의 선택은 특정 응용 프로그램과 사용자의 우선 순위에 크게 의존합니다. 회사와 개발자는 최적의 선택을하기 위해 자신의 요구와 요구 사항을 신중하게 분석하고 다양한 모델의 강점과 약점을 평가해야합니다.

AI 모델 분야의 빠른 발전은 이러한 모델이 빠르게 향상되고 발전 할 것임을 나타냅니다. 미래의 추세에는 다중 분류의 통합, 개선 된 재발 기술, 오픈 소스 이니셔티브를 통한 접근성 향상 및 다양한 플랫폼의 광범위한 가용성이 포함될 수 있습니다. 비용을 줄이고 효율성을 높이기위한 지속적인 노력은 다양한 산업에서 이러한 기술의 광범위한 수용과 사용을 계속 발전시킬 것입니다.

AI의 미래는 모 놀리식이 아니라 다양하고 역동적입니다. Gemini 2.0, Deepseek 및 GPT-4.5는 현재 AI 시장을 형성하는 다양성과 혁신 정신의 세 가지 예일뿐입니다. 앞으로이 모델들은 더욱 강력하고 다재다능하며 접근 가능하며 기술과 상호 작용하고 주변 세계를 이해하는 방식이 될 것으로 예상됩니다. 인공 지능의 여정이 막 시작되었으며 향후 몇 년 동안 더욱 흥미로운 발전과 혁신을 약속 할 것입니다.

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✔️ 디지털 전략 및 디지털화의 생성 또는 재편성

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